Raspberry Pi：使用OpenCV和dlib进行面部标志+嗜睡检测一、环境搭建以及简单介绍二、代码编写具有OpenCV和dlib的Raspberry Pi上的实时睡意检测器三、运行及代码下载 一、环境搭建以及简单介绍安装树莓派的GPIO接口环境pip install RPi.GPIO
pip install gpiozero除此之外你还应该安装了NumPy，dlib，和imutilspip
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2024-04-17 12:49:07
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楔子关于 Python 的图像处理，我们之前介绍一个第三方库叫 PIL，现在我们来介绍另一个库 OpenCV。从功能和性能上来讲，OpenCV 要比 PIL 强大很多，而且 OpenCV 还可以处理视频。那么下面我们就来介绍一下 OpenCV 的用法，首先是安装，直接 pip install opencv-python 即可。当然啦，由于包比较大，建议指定国内的镜像。图像的读取、显示和保存我们说图
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2024-01-09 19:27:39
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本文主要介绍了如何使用PIL库和opencv库读取图片，并查看图片属性信息，并记录作者在项目过程中读取图片踩过的坑。1. 安装所需环境opencv-python==3.4.3
pillow==7.2.0
matplotlib==3.2.0使用pip命令安装（conda命令也可以）pip install opencv-python==3.4.3
pip install pillow==7.2.0
p
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2024-01-25 18:30:28
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主要是图像处理的几个库对数据的读取方式存在差异，有的时候经常搞混，没有概念，所以大致整理一下，一是增强印象，二是整理便于查阅。关于图像读取函数：1、opencv库，python在引用opencv库时通过import cv2import cv2
img = cv2.imread('./xxx.jpg')我测试的一张图片结果：可见opencv读出的数据是numpy数组类型，数据shape维度是[H，W
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2024-09-03 03:20:12
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文章目录1、四种不同的库读取jpg图显示2、评估所读图片的差异3、简单说明有差异原因4、同样的流程对png图片进行处理5、png图片转jpg5.1 使用PIL进行转换5.2 使用Opencv进行转换5.3 使用Tensorflow 进行转换5.4 使用scikit-image进行转换5.3对比以上三种方法转换的图片是否相同 本文于2022年5月15日进行更新，主要是对于tensorflow版本升
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2024-02-27 13:30:01
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目录一。人脸检测和数据收集二.训练识别器三.人脸识别和显示 本文不涉及分类器、训练识别器等算法原理，仅包含对其应用（未来我也会写自己对机器学习算法原理的一些观点和了解） 首先我们需要知道的是利用现有框架做一个人脸识别系统并不难，然后就开始我们的系统开发吧。 我们的系统主要分为三个部分，然后我还会提出对补获图片不能添加中文的解决方案。我们需要完成的任务：1.人脸检测和数据收集2.训练识别器3.人脸
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2024-08-08 14:53:41
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文章目录1、opencv与PIL打开的图片的区别1.1 使用opencv打开图片1.2 使用PIL.Image打开图片2、cv2.error: OpenCV(4.5.5) : -1: error: (-5:Bad argument) in function ‘rectangle‘3、报错TypeError: Expected Ptr＜cv::UMat＞ for argument ‘src‘4、c
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2024-01-14 22:29:01
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PIL默认读入图片的颜色顺序为RGB;Opencv默认读入图片的颜色顺序为BGR；参考用PIL读入jpg转化成数组RGB排列顺序
原创
2021-09-07 11:33:51
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PIL.Image转换成OpenCV格式import cv2from PIL import Imageimport numpy image = Image.open("plane.jpg")image.show()img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COL...
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2023-01-13 06:48:44
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PIL vs Opencv0.前言1.简要介绍1.1 PIL1.2 Opencv1.3 二者初始对比2.准备工作2.1 平台信息2.2 安装PIL和Opencv2.3 查看版本信息2.4 验证安装成功3. 二者比较3.1 测试图片3.2 用时比较第一阶段：PIL 打开图片 + resize至416x416第二阶段：cv2 打开图片 + resize至416x416第三阶段：cv2 打开图片 +
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2024-02-28 12:25:24
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CMake是一个比make更高级的编译配置工具，它可以根据不同平台、不同的编译器，生成相应的Makefile或者vcproj项目。通过编写CMakeLists.txt，可以控制生成的Makefile，从而控制编译过程。CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件，还支持安装（make install）、测试安装的程序是否能正确执行（make test，或者c
1.对OpenCV 的印象：功能十分的强大，而且支持目前先进的图像处理技术，体系十分完善，操作手册很详细，手册首先给大家补计算机视觉的知识，几乎涵盖了近10年内的主流算法；然后将图像格式和矩阵运算，然后将各个算法的实现函数。我用它来做了一个Harris角点检测器和Canny边缘检测器，总共就花了一个小时（第一次用OpenCV）。而且该库显示图像极其方便，两句话就可以。但该库似乎不大稳定，对32F和
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2024-05-24 21:55:32
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img_path = "./data/img_37.jpg" # transforms.ToTensor() transform1 = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # range [0, 255] -> [0.0,1.0] ] ) ## o ...
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2021-10-06 10:58:00
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PIL图像处理一个图像处理模组，在opencv无法使用中文时，可以切换至PIL来转换中文 （下附opencv插入中文函数）基础操作引入模组后 使用Image.open导入图片：import PIL
from PIL import Image, ImageFilter, ImageFont, ImageDraw
img = Image.open("img/1.jpg")
img.show()此为o
imshowOpencv : cv2.imshow()采用BGR模式，通过cv2.imread()读取;matplotlib.pyplot : plt.imshow() 采用RGB模式, 通过plt.imread()读取;PIL.Image : img.show() 采用RGB模式， 通过Image.open()读取；
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2022-02-11 10:26:46
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imshowOpencv : cv2.imshow()采用BGR模式，通过cv2.imread()读取;matplotlib.pyplot : plt.imshow() 采用RGB模式, 通过plt.imread()读取;PIL.Image : img.show() 采用RGB模式， 通过Image.open()读取；img为图片对象备注：通过cv2.VideoCapture方法来读取video的frame，得到的frame的通道顺序是BGR的！！！下面一组图依次是：img、plt.i
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2021-06-18 14:59:14
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机器视觉与机器学习环境搭建：首先，关于Tensorflow的搭建，众所周知，对硬件要求比较高；目前，有两种环境可搭建使用， 第一种就是只用CPU的（并不是所有CPU都可以任意版本运行，有的老的处理器不能够使用新的tensorflow运算，所以安装时若果报一些莫名奇怪的错误，可以往这方面考虑一下）； 并且安装CPU版的有的老的CPU运算模块的DLL可能比较旧，AVX2和AVX1的差别吧，可以去研究一
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2024-09-08 13:43:40
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目录0. 前言1. 图片读取、显示和保存2. PIL与cv2相互转换3. 处理与保存3.1 裁剪3.2 绘制矩形 0. 前言先撇开matplotlib不谈，在python江湖用于读取图片的主要为两个门派，分别是PIL家族：from PIL import Image一个可用于python的图像处理库，PIL库提供通用的图像处理功能，以及基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。和cv2家族
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2023-06-28 00:47:00
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一、背景本人准备用python做图像和视频编辑的操作，却发现opencv和PIL的效率并不是很理想，并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率。见全网并无较完整的效率对比文档，遂决定自己丰衣足食。 二、目的本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时（多次测算取平均时间和最短时间，次数一般在100次以上），并简单使用numb
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2024-04-25 08:33:04
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在增强项目中因为涉及到多种相片格式的转换，感觉一直在花精力在网页搜索各种图形图片格式的互相转换，因此决定对相关知识点进行总结和输出。本质上感觉这一块知识点也蛮有意思，而且可以明显感知到 opencv是各种图片格式的中转站。1、通用介绍1.1 PIL数据PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。在
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2024-04-30 14:11:43
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